■ 令狐煜婷

（貴州財經大學大數據應用與經濟學院 貴州貴陽 550025）

隨著全球變暖及對碳排放的約束日趨嚴緊，碳中和逐漸成為我國高質量發(fā)展的前提條件。綠色金融作為傳統(tǒng)金融的一個發(fā)展與延伸，一方面可以緩解環(huán)保、新能源、新材料等企業(yè)的融資約束，并減少高污染、高排放企業(yè)的資金供給，進而降低碳排放；另一方面通過對《赤道原則》框架下的綠色項目尤其是固碳類項目的資金支持，綠色金融能夠改善生態(tài)系統(tǒng)，從而提高其固碳能力，對于加速環(huán)境庫茲涅茨曲線拐點來臨，推動經濟可持續(xù)發(fā)展具有至關重要的作用。已有研究表明，綠色金融的發(fā)展能夠有效發(fā)揮資源配置環(huán)保導向的核心作用，通過在加大低碳產品和服務供給的同時提高生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收能力，對碳中和目標的實現(xiàn)具有舉足輕重的作用。

受困于數據的可獲得性，國內外從實證角度對綠色金融與碳中和的研究極少，且部分研究者主要集中于從定性的角度對綠色金融與生態(tài)環(huán)境的關系進行研究。熊學萍（2004）的研究指出綠色金融能夠優(yōu)化配置行業(yè)間的資金資源，引導有限金融資源流向資源利用率高、污染更小的行業(yè)，從而減少人類生產活動對環(huán)境產生的負外部性，有效改善生態(tài)環(huán)境。何建奎等（2006）的研究表明金融機構對環(huán)保產業(yè)提供的投融資服務，不僅使得產業(yè)擁有更充足的資金研發(fā)對生態(tài)環(huán)境更加友好的新技術，而且可以直接加大對污染的治理力度，進而有效改善生態(tài)環(huán)境。朱海玲（2017）發(fā)現(xiàn)綠色金融激勵機制約束下，企業(yè)如果想要獲得金融部門的支持，就必須考慮減輕生產活動對生態(tài)環(huán)境的依賴，改良生產過程進而避免自然資源的過度使用，進而減少污染，提高生態(tài)環(huán)境質量。與此同時，良好的生態(tài)環(huán)境是碳中和目標的充要條件，綠色金融是否對碳中和有直接影響，鮮少有學者進行相關的定量研究。有鑒于此，本文以2001～2017 年30 個省市自治區(qū)的面板數據為研究樣本，實證檢驗綠色金融發(fā)展與碳中和之間的關系，并基于中介效應對二者的作用機制進行探索。

一、理論分析與研究假設

（一）綠色金融發(fā)展與碳減排

綠色金融是金融發(fā)展的重要方向，對推動經濟社會的綠色發(fā)展，實現(xiàn)碳中和具有重要意義。相比于傳統(tǒng)金融，綠色金融的資金配置具有鮮明的環(huán)保導向，通過金融市場資源優(yōu)化配置效應，有效實現(xiàn)產業(yè)綠色化轉型與環(huán)保高新技術的開發(fā)應用，進而有效降低碳排放。Xiu etal.（2015）通過構建非線性閾值面板模型對綠色金融發(fā)展與碳排放的關系進行探究，發(fā)現(xiàn)綠色信貸監(jiān)管措施有利于在產業(yè)增長約束下實現(xiàn)節(jié)能減排。杜莉和鄭立純（2019）利用雙重差分法，通過“碳排放權交易試點政策”對碳排放的影響進行檢驗，發(fā)現(xiàn)政策試點地區(qū)碳排放量相較于非試點地區(qū)出現(xiàn)明顯下降。陳琪（2019）對我國綠色信貸政策落實情況進行考察，發(fā)現(xiàn)限制貸款額度和實行懲罰性高利率政策的實施，在顯著降低高污染行業(yè)企業(yè)的貸款額度的同時增加了融資成本。蘇冬蔚和連莉莉（2018）進一步指出，當融資受到約束時，產能會受到顯著抑制，在淘汰落后產能的同時，激勵高污染行業(yè)轉向更為清潔和綠色的領域，進而降低自然資源的消耗，減少碳排放。另一方面，銀行對清潔行業(yè)企業(yè)的貸款支持和優(yōu)惠利率又緩解了清潔行業(yè)企業(yè)的融資約束，保證了清潔行業(yè)企業(yè)能夠有充足的資金，通過增加環(huán)境技術研發(fā)投入來提升環(huán)境技術水平，從而降低對環(huán)境的負外部性。不僅如此，差別化的信貸政策有利于將市場中的資金引向更環(huán)保、更綠色的行業(yè)，在促進綠色行業(yè)研發(fā)能力的同時，倒逼污染行業(yè)進行技術改造、產品升級，進而減少碳排放?？偟膩碚f，綠色金融發(fā)展不僅可以限制重污染企業(yè)的發(fā)展，而且能夠通過信貸約束等激勵機制鼓勵其退出對環(huán)境產生重大危害的生產活動，轉向清潔項目或者進行綠色技術的創(chuàng)新，以此達到節(jié)能減排的效果。綜上所述，提出本文的假說1。

假說1：綠色金融發(fā)展以產業(yè)清潔化為導向降低碳排放。

（二）綠色金融發(fā)展與碳吸收

生態(tài)系統(tǒng)是碳循環(huán)的重要基礎，良好的生態(tài)系統(tǒng)通過光合作用吸收大氣中的CO2，并對碳元素進行固定，從而有效降低CO2濃度，助推碳中和的實現(xiàn)。Ciais et al.（2009）采用衛(wèi)星綠化率外推生物量和土壤碳庫、生態(tài)系統(tǒng)模型和大氣反演三種方法，發(fā)現(xiàn)化石燃料燃燒產生的CO2中，29%～37%都能被陸地生態(tài)系統(tǒng)吸收。Lu et al.（2017）通過對中國20 世紀70 年代開始實施的6 項國家重點生態(tài)修復工程對生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的變化影響研究，發(fā)現(xiàn)隨著生態(tài)環(huán)境的逐漸改善，陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳量顯著增加。然而，環(huán)境保護項目如植樹造林等普遍存在著投資周期長、見效慢的特點，融資償付期限與投資回報期限的錯配嚴重制約了綠色投資規(guī)模的擴大。

綠色金融的出現(xiàn)有效緩解了上述困境，通過以綠色資本流動為載體，對財政資本形成有效補充，從而形成財政金融協(xié)同支持生態(tài)環(huán)保的新格局，實現(xiàn)綠色發(fā)展理念向社會經濟運行全過程的傳導，進而提升環(huán)境保護效果以及生態(tài)固碳能力。通過支持環(huán)境改善、應對氣候變化和資源節(jié)約高效利用的經濟活動，可為環(huán)保等領域的項目投融資、項目運營、風險管理等提供金融服務，綠色金融可以對符合《赤道原則》的生態(tài)保護項目提供融資，推動以森林生態(tài)系統(tǒng)為首的陸地生態(tài)系統(tǒng)的改善，進而提高整個生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收能力。雷漢云和王旭霞（2020）的研究表明，相對于傳統(tǒng)金融，綠色金融更有利于轉變我國傳統(tǒng)發(fā)展模式，有效強化經濟主體綠色環(huán)保意識，注重環(huán)境保護，對營造良好的生態(tài)環(huán)境、進而提升地球固碳能力至關重要。綜上，提出本文的假說2。

假說2：綠色金融發(fā)展通過改善生態(tài)環(huán)境增加碳吸收。

二、數據與變量

（一）變量選取

因變量：碳排放、碳吸收。碳中和主要包括碳排放和碳吸收兩個維度，考慮到二者在測度口徑上并不統(tǒng)一，因此本文分別將二者作為因變量，探討綠色金融發(fā)展與碳中和的關系。

自變量： 綠色金融發(fā)展指數。該指數從綠色信貸、綠色投資、綠色保險以及綠色支持四個層面出發(fā)，利用熵值法構建我國?。ㄊ?、區(qū)）際綠色金融指數，具體構建指標體系見表1。由于少數數據缺失，部分年份的缺失值用鄰近5 年數據的平均值代替。

控制變量：考慮到我國各省、市、地區(qū)之間的經濟發(fā)展水平、能源稟賦以及經濟結構之間存在顯著差異，本文的控制變量包括城鎮(zhèn)化率、萬人有效發(fā)明專利數、貿易開放度、產業(yè)升級、人均能源消費、GDP、節(jié)能環(huán)保支出占比。

（二）數據來源

本文采用2001～2017 年30 個省市自治區(qū)（西藏除外）的面板數據為樣本，綠色金融指數數據來源于www.macrodatas.cn，碳排放和碳吸收數據來源于Chen et-al.（2020）估算的2001～2017 年中國2735 個縣的CO2排放量和固碳量，根據行政區(qū)劃分情況，將縣級層面數據加總得出相應的省級層面的碳排放與碳吸收數據，控制變量數據來源于2002～2018 年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國保險統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒，主要變量定義及統(tǒng)計特征如表2 所示。

表2 主要變量定義及統(tǒng)計特征

三、實證分析

（一）模型設定

設置如下基本計量模型：

其中，CARBONi為因變量碳中和，i=1，2，3，4 分別對應CE、CEI、CS 和CSI，具體含義見表1。INDEX 為綠色金融發(fā)展指數，α1為常數項，β1為回歸系數，Cons 為控制變量，ε1為擾動項。

（二）基準回歸

我們首先通過Hausman 檢驗來確定采用回歸模型類型， 模型（1）～（4）的Hausman 檢驗結果分別為47.17、45.82、53.16 和53.48，均在1%水平下顯著，即固定效應模型均在1%的水平下優(yōu)于隨機效應模型，因此本文均采用固定效應模型進行回歸分析，結果如表3 所示。

表3 綠色金融對碳中和的影響：基準回歸

從回歸情況來看，首先模型（1）和（2）的結果表明綠色金融與碳排放強度均在1%的顯著水平下呈負相關，且系數分別為-0.31 和-0.04，這說明綠色金融發(fā)展不但會抑制碳排放，而且會降低碳排放強度；模型（3）和（4）的結果表明，綠色金融指數對碳吸收和碳吸收強度的估計系數分別為0.2802 和0.0591，分別在1%和5%水平下顯著，這說明綠色金融發(fā)展不但會增加碳吸收，而且會提升碳吸收強度。上述結果表明，綠色金融的發(fā)展在降低碳排放的同時會增加碳吸收，進而促進碳中和目標的實現(xiàn)。

從控制變量來看，城鎮(zhèn)化率對碳排放產生了顯著的負效應，這說明人口集聚會產生規(guī)模效應進而降低碳排放。萬人有效發(fā)明專利數對碳排放產生了顯著的負效應，而對碳吸收產生了顯著的正效應，這說明技術進步不僅會降低碳排放，而且會促進碳吸收。貿易開放度對碳排放產生了顯著的負效應，這說明貿易開放會抑制碳排放。人均能源消費對碳排放產生了顯著的正效應，這說明人均能源消費越高，碳排放越高。GDP 對碳排放產生了顯著的正效應，這說明目前地區(qū)經濟的發(fā)展會增加碳排放。

此外，本文引入滯后一階的綠色金融指數進行回歸，結果如模型（5）～（8）所示。回歸表明，滯后一階指數、當期指數與四個因變量的回歸系數跟顯著性類似，這表明綠色金融對碳排放和碳吸收之間的影響存在滯后效應。

（三）內生性討論

表4 綠色金融對碳中和的影響：系統(tǒng)廣義矩估計

考慮到綠色金融與碳排放、碳吸收之間可能的雙向因果關系，以及遺漏變量會在一定程度上導致方程存在內生性，進而造成回歸系數存在偏差。為此，本文采用Blundell 和 Bond（1998）提出的系統(tǒng)廣義矩估計法來消除模型的內生性。確定最優(yōu)滯后階為滯后一階，并將因變量滯后一階加入原來的模型進行再次回歸，結果表明綠色金融發(fā)展會抑制碳排放的同時促進碳吸收，與基準回歸的結果相似，這說明在考慮內生性的情況下，基準回歸的結果依然成立。最后，為了驗證檢驗結果的有效性，對模型進行隨機誤差項的二階序列自相關檢驗和模型過度識別約束有效的Sargan 值檢驗。結果表明，AR（1）檢驗值均小于0.1，且AR（2）檢驗值和Sargan 檢驗值均大于0.1，說明檢驗是有效的。

（四）機制分析

通過中介模型對假設1 和假設2 進行檢驗。首先，借鑒余泳澤等（2020）的研究，以清潔產業(yè)規(guī)模為中介變量對假設1 進行檢驗，結果如表5 所示。從模型（2）和（5）的結果可知，綠色金融對清潔產業(yè)的促進作用在1%的水平下顯著；從模型（3）和（6）的結果來看，綠色金融與清潔產業(yè)均對碳排放存在負向作用，且至少在5%的水平下顯著，上述結果表明清潔產業(yè)在綠色金融發(fā)展對碳排放的抑制過程中發(fā)揮了中介作用。

表5 中介效應一：碳排放

為驗證假設2，參考唐笑飛等（2011）的做法，選取森林覆蓋率作為生態(tài)環(huán)境的代理變量進行中介效應的檢驗，結果如表6 所示。從模型（2）和（5）的結果可知，綠色金融對森林覆蓋率的促進作用在1%的水平下顯著；從模型（3）和（6）的結果來看，綠色金融與森林覆蓋率對碳吸收均存在正向作用，且至少在10%的水平下顯著。上述結果表明生態(tài)環(huán)境改善在綠色金融發(fā)展對碳吸收的促進過程中發(fā)揮了中介作用。

表6 中介效應二：碳吸收

續(xù)表6 中介效應二：碳吸收

四、結論與啟示

本文采用2001～2017 年30 個省市自治區(qū)（西藏除外）的面板數據為樣本，從碳排放與碳吸收兩個維度出發(fā)，研究了綠色金融發(fā)展對碳中和的影響以及作用機制。結果發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展不僅能夠顯著減少碳排放并且降低碳排放強度，而且可以明顯增加碳吸收以及提升碳吸收強度，在考慮內生性的情況下，綠色金融發(fā)展以產業(yè)清潔化為中介降低碳排放，同時以改善生態(tài)環(huán)境為中介增加碳吸收的結論依然成立。

綠色金融是我國在2060 年達成碳中和，實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展的重要依托。有鑒于此，本文的啟示在于：第一，加大力度發(fā)展綠色金融。設立權責清晰、法規(guī)監(jiān)管明確的相關制度體系，強化綠色金融發(fā)展對降低碳排放、促進碳吸收的影響機制；第二，夯實綠色金融供給獎懲機制。提高清潔行業(yè)企業(yè)積極性的同時，促使高污染行業(yè)企業(yè)采用新的生產技術，樹立綠色環(huán)保責任理念，從根源上減少CO2的排放；第三，加強綠色金融對生態(tài)環(huán)保項目的投入力度。強化綠色金融的生態(tài)環(huán)境保護引領功能，引導各方資金進入植樹造林等生態(tài)環(huán)保項目，增強生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力。